基于改进蝗虫优化算法的最大2维熵图像分割

本文针对图像分割中阈值选取问题,将改进的蝗虫优化算法应用于图像分割阈值选取中,不仅减少了计算复杂度,并且提升了分割精确度.利用贝塔函数产生初始种群,在初始化过程中种群均匀性及多样性得以保证.引入两部分非线性惯性权重,第一部分促使种群在全局大范围精确地搜索,以便得到更为精确的解;第二部分主要应用于后期加快收敛,使算法快速...     

基于改进鲸鱼优化算法的最大2维熵图像分割

为了避免原鲸鱼优化算法早熟收敛、易陷入局部最优等缺陷,首先在原鲸鱼优化算法初始化过程中采用了猫映射产生混沌序列结合反向解方法取代随机产生初始种群;其次在位置更新机制上采用了疯狂算子和黄金正弦算法的方法;最后将改进鲸鱼优化算法用于寻求图像2维最大熵来确定图像分割最佳阈值的选取.对10个经典基准函数进行了试验仿真验证,得到...     

基于改进遗传算法的最大2维熵图像分割

为了解决传统最大2维熵分割算法计算量大、耗时较多等缺陷,提出一种基于改进遗传算法的最大2维熵图像分割法。通过对遗传算法变异操作方式进行改进,提高遗传算法寻找最大2维熵分割阈值的速度,加速分割算法对图像的分割,并进行了仿真实验验证。结果表明,改进模型的运行时间被压缩到了0.95s,远远低于传统的最大2维熵分割法。改进的分割方法实现了分割效率的提高,同时也保证了图像的分割精度。     

基于2维最大熵最佳阈值算法的图像分割研究

为了提高图像分割的质量,采用2维最大熵最佳阈值方法,首先通过灰度区域确定该域像素的2维随机向量,在准则函数下求得到2维最大熵最佳阈值;接着通过递推优化对2维最大熵最佳阈值计算数据优化处理,减少重复性数据计算量;最后通过分割图像区域与原目标空间位置的互信息量最大准则,把误分割误差函数作为检测分割标准,给出了算法流程;并仿真出了不同算法的图像分割结果。结果表明,该算法得到图像分割的精度较高,没有背景与噪声的残留,保留了图像信息,执行速度快、分割效果视觉好、误分割误差最小。这对提升图像分割效率是有帮助的。     

基于二维最大熵阈值分割的SIFT图像匹配算法

提出了一种基于二维灰度直方图最大熵阈值分割的SIFT图像特征匹配算法。与传统SIFT算法相比,该算法首先综合利用图像像素的灰度信息和邻域空间信息,生成图像二维灰度直方图,并基于此直方图的最大熵对图像进行阈值分割,然后检测分割后图像的DoG尺度空间局部极值,并以此作为特征点进行图像匹配。实验结果表明,基于所提出的匹配算法,可以有效降低图像背景噪声和边缘像素点对目标匹配的干扰,进而提高图像目标的匹配性能。     

二维最大熵和二维最小交叉熵结合的图像分割

二维最大熵法和二维最小交叉熵法是目前常用的两种阈值分割方法,但在某些时候因为两种方法获取的阈值过高或者过低,使得分割失效.针对此问题,提出了基于二维最大熵法和二维最小交叉熵法结合的图像分割方法.首先,对二维最小交叉熵公式进行转化;然后,利用多目标规划理论将这两种方法有机结合使得到的阈值既满足二维最大熵原则,又满足二维最...     

基于分形理论的改进型二维最大熵红外图像分割算法

提出了一种基于分形理论的改进型二维最大熵红外图像阈值分割算法。该算法利用图像分形维数挖掘像素的空间分布信息,然后将原图像灰度及其分形维数映射图像灰度相结合组成二维随机向量,并构造出联合离散概率分布。在此基础上,以二维最大熵原则来确定一个最佳二维分割阈值,进而取得分割结果。实验结果表明,该算法在分割效果上优于传统的二维最大熵分割算法。     

一种基于二维最大类间方差的图像分割算法

本文提出了一种二维最大类间方差的图像分割算法,该方法不仅利用了图像元点的灰度分布信息,而且充分考虑了像元点之间的空间相关信息,理论分析和实验表明,对于低对比度,低信噪比的地面目标,该方法具有良好的分割效果,在该算法的基础上,又提出也一种快速递推二维最在类间方差法,减少了计算量,节约存储空间,具有较强的实用价值。     

红外成像制导二维斜分最大熵分割的快速实现

针对红外成像制导复杂背景下低对比度红外图像的分割问题,提出了一种新的基于Kapur最大熵阈值判别式的二维斜分快速递推算法,并采用逐步逼近的粗细搜索策略,减少阈值搜索区域,在可能的阈值范围内逐点寻找最佳阈值。通过对算法的复杂度进行分析,并对实际获取的红外图像进行分割实验表明,Kapur最大熵阈值判别式更加适合于低对比度红外图像分割,提出的二维斜分快速算法所需的运行时间和存储单元均少于现有的二维直分或斜分最大熵分割快速递推算法,运行时间约为原始算法的14%,分割结果的噪点更少,边界更加细致完整,适用性更强,满足红外成像制导系统工程实用化要求。     

二维模糊划分最大熵图像分割算法

该文提出了一种通过最大化二维直方图模糊划分熵分割灰度图像的新算法。首先介绍了模糊划分的原理,提出用条件概率与条件熵定义模糊划分熵。随后利用多维三角模定义了非相关模糊子集的广义直积,给出构造多维模糊划分的方法,并根据最大熵原理设计了一种基于二维直方图模糊划分熵分割灰度图像的新算法。对几例真实目标图像的对比分割实验结果表明该文方法性能优越。     

红外图像序列中运动面目标的分割算法研究

利用红外成像实现自动目标检测,这在现代防御技术中具有重要的地位。本论文主要针对红外预警系统的目标探测补盲阶段,深入研究了现有的比较成熟的各种运动目标分割算法,用软件仿真了各算法处理图像的效果,并总结归纳了各种算法的优缺点,提出了在差分图像的基础上,采用二维最大熵法对图像进行分割以更好地提取区域目标的观点。经实验证明,该算法效果良好。     

改进麻雀搜索算法及其在红外图像分割的应用

电力设备的故障常以异常发热的状态经红外图像检测被检测人员发现。针对使用最大类间方差法（Otsu method, Otsu）对电力设备热故障诊断精度不佳,效率不高的问题,提出了基于变螺旋麻雀搜索算法（variable spiral sparrow search algorithm, VSSSA）的红外图像分割方法。变螺旋麻雀搜索算法先采用Tent混沌序列优化初始种群,然后,通过引入Lévy飞行和变螺旋策略提高种群的寻优速度和探索能力,并使用基准函数测试验证了其性能的有效性;最后,在VSSSA优化二维Otsu函数,并对红外图像进行双阈值分割的基础上,结合自适应区域生长法进一步提取精确的目标区域。图像分割实验结果显示,该红外方法相比其他的分割方法,分割精度更优,因而具有一定的实用性。     

基于高斯云改进的混沌麻雀搜索算法与应用

传统的麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)在寻优过程中存在易陷入局部最优,以及搜索能力不足的问题。为了解决上述问题,提出了一种基于高斯云改进的混沌改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)。首先,利用伯努利混沌映射初始化种群以提高算法初始种群质量;其次,在发现者位置更新中引入自适应高斯云变异策略来提高算法在迭代过程中的全局搜索能力;最后,利用t分布反向学习策略对最优位置进行随机反向学习,以提高算法跳出局部最优的能力。在仿真实验中将本算法与其他4种基本算法利用13种基准测试函数进行对比实验,同时与其他的ISSAs进行对比。实验结果表明,本算法具有良好的收敛性以及精度,且全局探索能力相较于原算法大大提高。并将ISSA应用于Kapur熵多阈值图像分割任务中,结果表明,ISSA相较于其他4种基本算法有着更高的分割精度。     

基于遗传算法的二维最小交叉熵的动态图像分割

为解决动态图像的分割问题,本文提出了一种遗传算法的二维最小交叉熵的分割算法。首先给出二维交叉熵的定义,然后运用遗传算法,以二维交叉熵为评价函数,搜索能使二维交叉熵最小的参数向量,并以该参数向量为分割阈值对飞机图像进行图像分割处理。实验结果表明,二维飞机交叉熵图像分割精度比一维飞机熵图像分割精度高,且比传统的二维熵分割速度快。     

复参数最大熵图像重建的剑桥算法

本文将正实参数的最大熵图像重建的剑桥算法推广到复参数，此算法能较好的地恢复复参数“图像”。文中还给出了此算法在逆散射成像中应用的计算机模拟实验结果。     

基于脉冲涡流热成像的钢板缺陷检测研究

脉冲涡流热成像检测技术是一种新型的无损检测方法,研究热成像表面缺陷的数据特征,将otsu分割算法与最大熵分割算法相结合,提出基于最大熵的otsu分割算法,既能较好的分割热图像中的缺陷又能有效的识别目标缺陷的边缘。实验结果表明,相比较其他传统分割算法,具有更好的缺陷提取效果。     

采用进化规划和最大熵的目标图像分割算法

图像分割是图像处理和计算机视觉中关键技术之一。在分析最大熵法和进化规划算法(EP)基础上,提出一种自动阈值选取的图像分割算法。该算法以图像的最大熵作为适应度值,将图像分割问题看作一个全局数值优化问题,利用进化规划全局寻优和快速计算的特点,搜索一个最佳阈值用于图像分割。仿真结果表明,本方法很好地解决了最大熵法计算量大的缺点,速度快且分割效果好。     

配用电网无线与电力线融合通信覆盖优化技术

为满足配用电场景差异化业务需求,综合考虑网络的覆盖率和连通性,构建无线与电力线通信(power line communication, PLC)融合通信覆盖模型,提出基于混合策略的改进多目标麻雀覆盖优化算法。首先,建立无线与电力线融合通信多目标覆盖优化问题。其次,利用Tent映射与透镜成像反向学习相结合的种群初始化方法增加种群的多样性。同时,提出双阶段的自适应收敛因子调整麻雀算法运行过程中探索者和追随者的比例,改进现有越界处理策略,引入交叉变异策略,提高算法全局搜索能力以及搜索精度。最后,引入快速非支配排序、拥挤度策略和最优外部存档,将单目标麻雀算法改为多目标算法。仿真结果表明,相较于多目标遗传算法、多目标粒子群算法、多目标进化算法,所提改进的多目标麻雀算法对目标区域覆盖率分别提升了5.2%、3.17%和5.93%。此外,所提算法求得的Pareto最优解集为无线与电力线融合通信网络节点部署提供了多种方案,对配用电通信网规划和建设具有重要指导意义。